chrono.tech 價格歷史
(TIME)日期 | 開盤價* | 最高價 | 最低價 | 收盤價** | 交易量 |
|---|---|---|---|---|---|
2026-07-20 | $0.3500 | $0.3500 | $0.3039 | $0.3313 | 123.04 |
2026-07-19 | $0.3162 | $0.3561 | $0.3017 | $0.3500 | 554.13 |
2026-07-18 | $0.1736 | $0.3185 | $0.0412 | $0.3162 | 514.94 |
2026-07-17 | $0.2689 | $0.2800 | $0.1734 | $0.1734 | 21.37 |
2026-07-16 | $0.2962 | $0.2983 | $0.2650 | $0.2729 | 386.86 |
2026-07-15 | $0.2345 | $0.2985 | $0.0433 | $0.2962 | 315.83 |
2026-07-14 | $0.2796 | $0.2851 | $0.2034 | $0.2345 | 67.2 |
2026-07-13 | $0.1761 | $0.2956 | $0.1425 | $0.2796 | 537.8 |
2026-07-12 | $0.2465 | $0.2693 | $0.0407 | $0.1761 | 168.2 |
2026-07-11 | $0.0861 | $0.2661 | $0.0446 | $0.2465 | 356.74 |
2026-07-10 | $0.2643 | $0.2662 | $0.0861 | $0.0861 | 30.51 |
2026-07-09 | $0.2757 | $0.2793 | $0.2323 | $0.2643 | 1,010.91 |
2026-07-08 | $0.1810 | $0.2943 | $0.1729 | $0.2757 | 1,198.83 |
2026-07-07 | $0.2474 | $0.2549 | $0.1697 | $0.1810 | 325.91 |
2026-07-06 | $0.1917 | $0.2486 | $0.1922 | $0.2474 | 477.69 |
2026-07-05 | $0.1680 | $0.2647 | $0.1681 | $0.1917 | 645.36 |
2026-07-04 | $0.2691 | $0.2771 | $0.1355 | $0.1681 | 53.49 |
2026-07-03 | $0.2508 | $0.2691 | $0.0421 | $0.2691 | 115.6 |
2026-07-02 | $0.1806 | $0.2626 | $0.0410 | $0.2508 | 150.11 |
2026-07-01 | $0.2260 | $0.2494 | $0.1782 | $0.1806 | 44.48 |
您可以在哪裡購買 TIME
關於 TIME 價格歷史數據
TIME 價格歷史追蹤使加密貨幣投資者能夠方便地監控他們投資的表現。您可以輕鬆查看隨時間推移的 TIME 開盤價、最高價、收盤價以及交易量。此外，您還可以立即查看每日變動的百分比，從而輕鬆識別波動較大的交易日。
根據我們的 TIME 價格歷史數據，其價值在 1970-01-20 飆升至歷史峰值，超過 $569.25。另一方面，TIME 價格軌跡的最低點（通常稱為「TIME 歷史最低點」）出現在 1970-01-21。如果有人在此期間購買了 TIME，那麼他目前將獲得 $569.21 的可觀利潤。
按照設計，TIME 的總供應量將達到 710,112.81 個。截至目目前，TIME 的流通供應量約為 710,112.81 個。
本頁面所示價格均來自可信賴的數據提供商 LBank。在核查您的投資時，建議依賴單一數據源，因為不同供應商之間的數值可能存在差異。
我們的歷史比特幣價格數據集包括 1 分鐘、1 天、1 週和 1 個個月的數據（開盤價/最高價/最低價/收盤價/成交量）。這些數據集經過嚴格測試，以確保一致性、完整整性和準確性。該設計專門用於交易模擬和回測，可供免費下載，並實時更新。
TIME 歷史數據案例
以下是 TIME 歷史數據在 TIME 交易中的一些使用方法
交易者使用歷史數據來分析 TIME 市場的趨勢和走勢。他們使用圖表和其他視覺工具來尋找走勢，並確定何時進入或退出市場。在這個動態市場中獲得優勢的方法之一，就是將歷史市場數據可視化並進行分析。要實現這一點，可以將歷史數據儲存在 GridDB 中，並使用 Python 腳本，其中包含各種軟件包，如用於數據可視化的 Matplotlib、Pandas、Numpy 和 Scipy。
歷史數據還可用於預測未來市場趨勢。通過分析過去的市場行為，交易者可以找出重複出現的走勢，並又對 TIME 市場的走向做出明智的預測。通過利用 LBank 的 TIME 歷史數據集，交易者可以獲取 TIME 每分鐘的開盤價、最高價、最低價和收盤價等數據。然後，可以利用這些數據來定義和訓練價格預測模型，幫助用戶做出明智的交易決策。
通過獲取歷史數據，交易者可以評估投資 TIME 的風險。他們還可以確定資產 TIME 的波動性，從而做出明智的投資決策。
歷史數據在投資組合管理時也大有用處。通過長期跟蹤投資情況，交易者可以發現表現不佳的資產，並調整投資組合以實現收益最大化。
此外，用戶還可以選擇下載 TIME 歷史加密貨幣 OHCL（開盤價、最高價、最低價、收盤價）來訓練自己的 TIME 交易機器人，從而在市場上取得卓越表現。利用這些工具和資源，交易者可以深入研究 TIME 的歷史數據，獲得有價值的見解，並有可能改進他們的交易策略。
